XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System如雾
“SAR数据处理及其应用”
引言 遥感是一种利用卫星或飞机观察地球表面各种特征的技术。随着太空传感器的进步，遥感已成为探测地球表面各种特征的有效方法。光学红外 (OIR) 遥感主要用于使用 OIR 传感器对地球表面进行成像。然而，OIR 传感器受到阳光可用性和大气条件（如雾霾和云层）干扰的限制。因此，使用微波或雷达遥感对于对地球表面进行成像非常有用。通过合成孔径雷达 (SAR) 系统进行的雷达成像扩展了微波遥感技术在各种应用中的应用。要理解 SAR 图像，需要了解电磁波与地球表面特征相互作用背后的物理现象。SAR 数据处理也不同于光学数据处理，因为它涉及许多信号处理技术。SAR 数据处理使用脉冲压缩技术、线性调频 (LFM) 概念、距离和多普勒信息以及各种其他 SAR 参数。距离-多普勒算法 (RDA) 是一种常用的聚焦 SAR 数据的技术。由于 SAR 是一种测距仪器，因此与光学图像相比，SAR 图像中的几何失真更为普遍。因此，需要使用 SAR 地理定位、地理编码和正射校正技术进行几何校正。SAR 地理定位也与光学传感器有很大不同，因为它使用距离和多普勒方程来对目标进行地理定位。
第4章 - 氮沉积对森林生产力和碳固存的影响
氮（N）的可用性限制了许多森林生态系统的主要生产率，尤其是北方和温带地区的生态系统（Lebauer and Treseder，2008; Du等，2020a）。可用的n来自通过土壤N矿化和叶子N吸收的内部循环，以及通过生物膜固化，大气N沉积和基岩风化的外部输入（Cleveland等，2013; Du and de Vries，2018; Morford et ef and。作为外部N输入，N沉积刺激植物的生长，从而增加许多陆地生态系统的C固结，尤其是在一个持续存在大气CO 2浓度的世界中（De Vries等，2014; O''Sullivan et al。自从工业革命伴随着人为n排放和沉积的工业革命以来，全球n个周期已被Human活动发生了巨大变化（Galloway等，2008，2021）。已经发现大量N排放会导致严重的空气污染（例如雾霾，酸雨和臭氧），并导致负面的生态影响（例如生物多样性丧失，酸性，酸性），当时是在各种生态系统中沉积到各种生态系统中，两者都在当前的热点地区，主要发生在East and South Asia和South Aseborions和北方地区，欧洲;等人，2010年；这些负面影响引起了从1980年代，1990年代的美国和2010年代的中国遏制欧洲国家排放的政策（Amann等，2013; Li等，2017; Zheng等，2018）。因此，n沉积在
测试激光技术破坏...
大量研究表明，尽管RF干扰系统和其他技术，无人机攻击的数量越来越多。无人机攻击中令人难以置信的增加意味着现有解决方案不足以阻止它。本文的目的是介绍一项关于激光光束与光聚焦系统组合的研究，以创建新的大炮粉碎流氓无人机。实验方法依赖于一种创新设计，该设计结合了激光模块和光镜组，以将功率集中在一个点上以碳化任何目标。具体来说，它是可调透镜位置从477mm到617mm的激光器，将激光束聚焦在所需的远处对象上。我们测量了从55米的距离燃烧丙烯酸塑料，木材和硬驾驶汽车吨的必要时间。注意到激光效率与激光功率和大炮打开的时间成正比。对激光大炮的测试表明，激光燃烧器技术可以破坏非法无人机。但是，发现激光受到不利天气条件（例如雾，雨和云）的影响。除此之外，该技术的脆弱性与稳定的系统要求，能量，过热以及破坏物体所需的时间有关。无论该技术的缺点是什么，激光是唯一具有高效的解决方案，可能会破坏或拦截自主的pro grammed无人机，因为RF干扰器或任何其他解决方案无法实现这一点。可以用新的变化重复该过程，以实现带有高效冷却器的二氧化碳激光管以增加激光功率。
m3-uda：无监督域自适应胎儿心脏结构检测的新基准
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上，不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙，例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外，产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测（UDAOD）的方法主要集中在自然场景中的特定物体，例如雾gy的城市景观中，自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息，以遵循局部拓扑知识，以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验，实验结果表明，M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda